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Enregistrement W4367302021 · doi:10.1055/a-2083-8591

Silyl Esters as Reactive Intermediates in Organic Synthesis

2023· article· en· W4367302021 sur OpenAlexaff
Marc J. Adler, Melissa C. D’Amaral, Keith G. Andrews, Ross M. Denton

Notice bibliographique

RevueSynthesis · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueChemical Synthesis and Analysis
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSilylationChemistryReactivity (psychology)AldehydeAmine gas treatingOrganic chemistryCatalysisReactive intermediateCombinatorial chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Silyl esters have been exploited as metastable reaction intermediates, both purposefully and unintentionally, since at least the 1960s. Their reactivity is broadly related to the substituents on the silicon, and in this way their properties can be readily modulated. Silyl esters have unique reactivity profiles that have been used to generate downstream products of a range of functionalities, and because of this many excellent methods for the synthesis of a variety of value-added chemicals have been developed. Furthermore, because of the frequent use of hydrosilanes as terminal reductants in catalytic processes, silyl ester intermediates are likely more commonly utilized by synthetic chemists than currently realized. This review comprehensively summarizes the reactions known to take advantage of reactive silyl ester intermediates and discusses examples of catalytic reactions that proceed in an unanticipated manner through silyl ester intermediates. 1 Introduction 2 Synthesis of Silyl Esters 3 Making Amides from Silyl Esters 3.1 Amidation Using Chlorosilanes 3.2 Amidation Using Azasilanes 3.3 Amidation Using Oxysilanes 3.4 Amidation Using Hydrosilanes 3.5 Amine Formation via Amidation/Reduction 3.6 Miscellaneous 4 Mechanistic Investigations of Amidation 4.1 Mechanism of Amidation Using Chlorosilanes 4.2 Mechanism of Amidation Using Hydrosilanes 4.3 Mechanism of Amidation Using Oxy- or Azasilanes 5 Making Esters from Silyl Esters 6 Making Aldehydes, Alcohols, Amines, and Alkanes via Reduction 6.1 Aldehyde Synthesis by Metal-Free Reduction 6.2 Aldehyde Synthesis by Metal-Mediated Reduction 6.3 Alcohol Synthesis by Metal-Mediated Reduction 6.4 Amine Synthesis 6.5 Alkane Synthesis by Metal-Free Reduction 7 Making Acid Chlorides from Silyl Esters 8 In Situ Generated Silyl Esters and Ramifications for Catalysis 9 Conclusion

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,002

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,006
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,231 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations15
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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